ベイズ最適化でパラメータチューニングを行う - kumilog.net
Scikit-Optimizeを使ってベイズ最適化で機械学習のハイパーパラメータの探索を行いました。 はじめに グリッドサーチ 手書き文字での実験 ベイズ最適化 参考 Pythonでベイズ最適化 探索範囲 ブラックボックス関数 ガウス過程での最適化 結果 まとめ はじめに 機械学習において、ハイパーパラメータのチューニングは大きな課題の1つです。ハイパーパラメータはSVMでのコストパラメータやRBFカーネルののことで、人が調整するパラメータのことです。DeepLearningでは、バッチサイズや学習率、層の数、ドロップ率など多岐にわたります。 グリッドサーチ どのパラメータが良いか探索する方法はいくつかありますが、シンプルな手法の1つにグリッドサーチというものがあります。 グリッドサーチは、用意したパラメータの候補の組み合わせをすべての試す方法です。パラメータが2つあり、それぞれ候補が10
ChainerでYOLO - Qiita
はじめに YOLOとはYou Only Look Onceの略とのことですがまあ当て字ですかね。速度に特化した画像検出・認識用ニューラルネットワークで、Cベースのdarknetというフレームワーク上に構築されています。元論文はこちらです。特徴は、全画像からいきなりクラス確率と物体のバウンディングボックス座標を推論する点です。R-CNNなどと違って複数の候補領域に対して何度も推論しないでよいので、Look Onceだから速い、というわけですね。 TensorFlowに変換した例はすでにあるようなので、今回はchainer化をしてみます。Cで組まれているものをわざわざスクリプト言語に変換するのは中身を理解するためです。今回の記事では学習済の係数を使った推論のみを行いますが、論文を読んだ感じだと学習手順が最大の特徴の一つに思われるので、そのうちトレースしたいです。 コードはこちらを参照してくださ
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
機械学習によるレシピの自動分類、その裏側 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。検索編成部＆研究開発チームの原島です。 クックパッドのレシピには、内部で、様々な情報が付与されています。例えば、こちらの「母直伝♪うちの茹でない塩豚」というレシピには「肉料理」という情報が付与されています。これらの情報は、クックパッドの様々なプロダクトで利用されています。 レシピに情報を付与する方法は沢山ありますが、その一つに機械学習があります。クックパッドでは、レシピが肉料理か否か、魚料理か否か、...という分類を行うことで、「肉料理」や「魚料理」などの情報をレシピに付与しています。 今日は、分類をどのように実現しているか、その裏側を紹介します。 ■ 実装フェーズ まず、分類器を実装する際に気をつけたことを紹介します。 モデルを決定する 分類を行うには、そのための機械学習のモデルを決定する必要があります。クックパッドでは、十分な精度が出るだけでなく、リファレンスが多いという点
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